Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2002.02a
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pp.50-58
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2002
The information extraction is to delimit in advance, as part of the specification of the task, the semantic range of the output and to filter information from large volumes of texts. The most representative word of the document is composed of named entities and pronouns. Therefore, it is important to resolve coreference in order to extract the meaningful information in information extraction. Coreference resolution is to find name entities co-referencing real-world entities in the documents. Results of coreference resolution are used for name entity detection and template generation. This paper presents the heuristic-based approach for coreference resolution in Korean. We constructed the heuristics expanded gradually by using the corpus and derived the salience factors of antecedents as the importance measure in Korean. Our approach consists of antecedents selection and antecedents weighting. We used three kinds of salience factors that are used to weight each antecedent of the anaphor. The experiment result shows 80% precision.
Author resolution is to disambiguate same-name author occurrences into real individuals. For this, pair-wise author similarities are computed for author name entities, and then clustering is performed. So far, many studies have employed hierarchical clustering techniques for author disambiguation. However, various hierarchical clustering methods have not been sufficiently investigated. This study covers an empirical evaluation and analysis of hierarchical clustering applied to Korean author resolution, using multiple distance functions such as Dice coefficient, Cosine similarity, Euclidean distance, Jaccard coefficient, Pearson correlation coefficient.
The factory information provided by the Industrial Location Information System (ILIS) is provided as raw data by the Korea Industrial Complex Corporation and registered after a filtering process, so the new factory information update is slow. In this study, to solve the problem of updating factory information of industrial location information system, using building data of road name address with relatively fast renewal cycle and building data of real estate, we compared the factory information of existing ILIS and extracted new factory information. In the process of comparison, a method was proposed to compare spatial objects of different types with point data and polygon data. Attribute information matching and object matching were performed, and attribute values of new factory information were extracted. The accuracy evaluation of the proposed spatial analysis method showed 79% accuracy, and the above matching technique was used to confirm the possibility of convergence of road name address data, real estate data and factory information of ILIS.
Hand gesture is one of the most popular communication methods in everyday life. In human-computer interaction applications, hand gesture recognition provides a natural way of communication between humans and computers. There are mainly two methods of hand gesture recognition: glove-based method and vision-based method. In this paper, we propose a vision-based hand gesture recognition method using Kinect. By using the depth information is efficient and robust to achieve the hand detection process. The finger labeling makes the system achieve pose classification according to the finger name and the relationship between each fingers. It also make the classification more effective and accutate. Two kinds of gesture sets can be recognized by our system. According to the experiment, the average accuracy of American Sign Language(ASL) number gesture set is 94.33%, and that of general gestures set is 95.01%. Since our system runs in real-time and has a high recognition rate, we can embed it into various applications.
In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
Choice and use of color are very important field for designer. Present color sprang by central field of design business unlike past. Color is used mainly by three fields of sensitivity, administration, mind. But, do substantial design including all of three fields at use. Practical research field that is based on basic research when see as actuality of domestic color design is been behind real condition. Specially, color sensitivity field and color management field are very important field, it can speak that color name arid related area are most important among two. Because collar name includes sensitivity and color management. This research constructs correct data because investigate and analyze and search all compatible color names that is announced in existing or is recorded in public cosmopolitanly. As a result, it is to promise accuracy when produce creation of idea and result of design using color name. Examined laying stress on color that domestic data that is used in research is basis with Korean industrial Standard, connection literature, on-the-spot probe. International data investigated American ISCC-NBS to base. Other abroad color name data examined official data of each country all systematically with Japan, Europe. Findings about 11,000 basis color names and 33,000 application color names sorted collection. Collection method and classification system follow in international standard and arranged for user's tile convenience. Also, use frequency did laying stress on Munsell that is high color system so that can aid in industrial design business. Improved to write all international standard color values sue as RGB, CMYK, XYZ and can be applied all in each field of design. Is applying and get along with continuation improvement and development in homepage of present KIDP, it may become more worth research.
Lee, Jaayeon;Jeong, Sohyun;Shin, You Won;Lee, Eunhye;Ha, Yubin;Choi, Jang-Hwan
Journal of Korea Multimedia Society
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v.23
no.12
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pp.1464-1475
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2020
Due to the spread of COVID-19, the online lecture has become more prevalent. However, it was found that a lot of students and professors are experiencing lack of communication. This study is therefore designed to improve interactive communication between professors and students in real-time online lectures. To do so, we explore deep learning approaches for automatic recognition of students' facial expressions and classification of their understanding into 3 classes (Understand / Neutral / Not Understand). We use 'BlazeFace' model for face detection and 'ResNet-GRU' model for facial expression recognition (FER). We name this entire process 'Degree of Understanding (DoU)' algorithm. DoU algorithm can analyze a multitude of students collectively and present the result in visualized statistics. To our knowledge, this study has great significance in that this is the first study offers the statistics of understanding in lectures using FER. As a result, the algorithm achieved rapid speed of 0.098sec/frame with high accuracy of 94.3% in CPU environment, demonstrating the potential to be applied to real-time online lectures. DoU Algorithm can be extended to various fields where facial expressions play important roles in communications such as interactions with hearing impaired people.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.6
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pp.1321-1326
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2015
The amount of smart phones has increased exponentially. Due to the periodic release of high-performance smart phones and upgraded operating system, new smart phones become out-dated over 1 or 2 years. In order to solve environmental constraints of these smart phones, virtualization technology using Thin-Client terminal has been developed. However, in the case of Virtual Machine(VM), the applications associated with sensors and a GPS device can not run because they are not included. In this paper, by implementing the device driver for Android running in a virtual machine in the x86-based systems, it is to provide Android virtualization capabilities such as using the latest smart phones in the virtual machine environment. It would like to propose a method that the virtual device driver receives sensors and GPS information from the old Android smart phones(Thin-Client) that actually work and run as if the real device exists.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.649-654
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2005
In this paper, we describe an implementation of real-time face recognition system under ubiquitous computing environments. First, face image is captured by PDA with CMOS camera and then this image with user n and name is transmitted via WLAN(Wireless LAN) to the server and finally PDA receives verification result from the server The proposed system consists of server and client parts. Server uses PCA and LDA algorithm which calculates eigenvector and eigenvalue matrices using the face images from the PDA at enrollment process. And then, it sends recognition result using Euclidean distance at verification process. Here, captured image is first compressed by the wave- let transform and sent as JPG format for real-time processing. Implemented system makes an improvement of the speed and performance by comparing Euclidean distance with previously calculated eigenvector and eignevalue matrices in the learning process.
A real-time, continuous-scale image interpolation method is proposed based on bi-linear interpolation with directionally adaptive low-pass filtering. The proposed algorithm has been optimized for hardware implementation. The original bi-linear interpolation method has blocking artifact. The proposed algorithm solves this problem using directionally adaptive low-pass filtering. It can also solve the severely problem by selection choosing low-pass filter coefficients. Therefore the proposed interpolation algorithm can realize a high-quality image scaler for various imaging systems, such as digital camera, CCTV and digital flat panel display, to name a few.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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